Статистический подход
Cтраница 3
Статистический подход вскрывает причины необратимости реальных процессов и определенной направленности энергетических превращений в природе. В замкнутой системе процессы развиваются в таком направлении, при котором менее вероятные макроскопические состояния системы заменяются на более вероятные. Необратимый процесс - это процесс, обратный которому маловероятен. [31]
Статистический подход к макроанализу элементарных объемов возможен, если их размеры больше свободного пробега молекул. При выполнении этих условий термодинамическое состояние выделенных элементарных объемов вещества зависит только от выбранных независимых переменных, а не от градиентов их изменения, которые всегда имеются при неравновесном состоянии. [32]
Статистический подход к анализу кинетики смешения был развит Менгесом и Кленком [24] при исследовании процесса смешения зернистых и порошкообразных материалов. [34]
Предложенный статистический подход к описанию кинетики жидкофазного хлорирования н-парафинов носит универсальный характер и поэтому может быть использован при расчете различных вариантов проведения процесса в промышленных реакторах. [35]
Простейшим статистическим подходом к исследованию атомной структуры является метод Томаса-Ферми. [36]
Такой статистический подход к изучению простых чисел дает относительно хорошие результаты и представляет особый интерес, так как до сих пор неизвестно конечно или бесконечно множество близнецов. Простые числа следуют друг за другом по очень сложному правилу, которое кажется случайным. Поэтому вероятностный подход здесь наиболее приемлем. [37]
Такой статистический подход к описанию макроскопических деформаций материалов [12] логически оправдан, но практически трудно осуществим вследствие невозможности получить функции плотности распределения свойств материала в микрообластях. [38]
Хотя статистический подход к распределению при поликонденсации и оказывается очень эффективным, существует ряд ограничений применения этого метода. Расчет распределения по размерам для процессов, протекающих не в реакторах периодического действия, а в непрерывной проточной перемешиваемой системе или в реакторе периодического действия, но с рециркуляцией, весьма тяжеловесен. Полученные результаты показывают, что в определенных условиях при образовании полимеров не в реакторах периодического действия молекулярновесовое распределение может отличаться от распределения по Флори. [39]
Такой статистический подход к описанию макроскопических деформаций материалов [12] логически оправдан, но практически трудно осуществим вследствие невозможности получить функции плотности распределения свойств материала в микрообластях. [40]
Такой статистический подход к изучению простых чисел дает относительно хорошие результаты и представляет особый интерес, так как до сих пор неизвестно конечно или бесконечно множество близнецов. Простые числа следуют друг за другом по очень сложному правилу, которое кажется случайным. Поэтому вероятностный подход здесь наиболее приемлем. [41]
Хотя статистический подход в настоящее время является наиболее разработанным и широко распространенным, он не является единственным и всеобъемлющим. [42]
Рассмотренный выше статистический подход нетрудно применить к расчету геометрической структуры реальной полимерной цепи. Для этого нужно только изменить значение константы b уравнения (3.1), не меняя вида данного выражения. [43]
Однако сам статистический подход указывает на наиболее существенные особенности механизма - рост и обрыв цепи, которые следует учесть в моделях, независимо от дальнейших преобразований. [44]
Различие статистических подходов состоит в разных способах распределения частиц по возможным состояниям. [45]
Страницы: 1 2 3 4